本文關(guān)鍵詞：基于MEA-BP模型的股票預(yù)測研究

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【摘要】：股市預(yù)測是金融研究的熱門課題之一。股票市場受諸多因素的影響呈現(xiàn)出復(fù)雜的非線性,基于線性分析的傳統(tǒng)方法則顯得有些力不從心。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型由于其可以實現(xiàn)任意空間的非線性映射而廣受學(xué)者們的青睞。當(dāng)前,基于一般BP模型或(GA-BP模型的股票預(yù)測研究較多,但基于MEA-BP模型的股市預(yù)測研究還不是很多。本文首先選取了股票指數(shù)的8個基本指標(biāo),以上證指數(shù)的歷史數(shù)據(jù)建立BP模型和GA-BP模型進行實證分析,結(jié)果表明,一方面,BP模型雖然可以預(yù)測出股市的變化走勢,但其與真實值的偏離程度較高；另一方面,GA-BP模型雖然具有較高的精度,但其收斂速度卻較慢。有鑒于此,本文進一步采用思維進化算法(MEA)對BP網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)值與閾值進行優(yōu)化,并將預(yù)測結(jié)果與GA-BP模型做比較,對比發(fā)現(xiàn)該MEA-BP預(yù)測精度高于GA-BP模型,而且收斂速度也遠(yuǎn)高于GA-BP模型。
【關(guān)鍵詞】：BP模型 思維進化算法 遺傳算法 上證指數(shù)
【學(xué)位授予單位】：蘭州大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：F832.51;F224
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-7
• 第一章 緒論7-10
• 1.1 研究背景7
• 1.2 研究現(xiàn)狀7-9
• 1.3 本文主要工作9-10
• 第二章 股票預(yù)備知識10-13
• 2.1 股票概念及特征10
• 2.2 股票基本指標(biāo)10-11
• 2.3 股票預(yù)測面臨的問題11-12
• 2.4 BP模型在股市預(yù)測的可實施性12-13
• 第三章 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及思維進化算法13-30
• 3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述13-16
• 3.1.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本構(gòu)成13-14
• 3.1.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)14-15
• 3.1.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)機理15-16
• 3.2 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)16-23
• 3.2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)16-17
• 3.2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)規(guī)則17-20
• 3.2.3 BP算法流程20-22
• 3.2.4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)缺點22-23
• 3.3 思維進化算法23-28
• 3.3.1 思維進化算法基本要素24-26
• 3.3.2 思維進化算法思路26-27
• 3.3.3 思維進化算法特點27-28
• 3.4 MEA優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)28-30
• 第四章 實證分析30-48
• 4.1 研究對象選取30
• 4.2 MEA-BP模型實現(xiàn)步驟30
• 4.3 BP網(wǎng)絡(luò)模型設(shè)計30-37
• 4.3.1 中間層層數(shù)選取30
• 4.3.2 輸入輸出層節(jié)點選取30-31
• 4.3.3 中間層節(jié)點選取31-36
• 4.3.4 激活函數(shù)的確定36-37
• 4.3.5 BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)確定37
• 4.4 思維進化算法參數(shù)選取37
• 4.5 數(shù)據(jù)預(yù)處理37-38
• 4.6 MEA優(yōu)化BP網(wǎng)絡(luò)算法實現(xiàn)38-42
• 4.7 結(jié)果分析42-48
• 第五章 結(jié)論與展望48-49
• 參考文獻49-51
• 致謝51

【參考文獻】

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本文編號：688827